專利名稱：信息分析裝置和信息分析方法
技術領域：
本發明涉及求出人口分布的信息分析裝置和信息分析方法。
背景技術：
以往，作為收集與宏觀的人口分布有關的數據的方法，存在以5年為周期來全國性地實施的國勢調查。該調查需要向對象者分發調查問卷并回收，需要使用很多的人手來進行統計等非常費時費力的一系列的作業，到得到調查結果為止很花費時間。另外，對于進行回答的對象者而言，存在強迫填寫調查問卷并返回的負擔。現有技術文獻專利文獻專利文獻1:日本特開2003-44969號公報
發明內容
發明要解決的問題如上所述，以往僅收集與宏觀的人口分布有關的數據就非常麻煩，很難簡單且快速地收集相關數據。另一方面，作為利用便攜終端來得到人口分布的嘗試，例如在專利文獻I中對利用帶GPS功能的便攜終端來求出人口分布的點進行了記載，在該技術中，需要對作為對象的用戶的所有成員分發附加了能夠唯一識別用戶所有成員的標識符的GPS內置設備、以及一人一人收集使用GPS測 位出的信息等用于求出人口分布的巨大的處理負荷和時間。因此，期望更簡單且快速地收集與人口分布有關的數據的技術。另外，當然在所收集的數據中要求一定級別以上的精度。另外，在使用了如上所述的GPS功能時，不一定得到想求出人口分布的對象時刻正好的測位信息。本發明是鑒于上述問題而完成的，其目的在于，簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。用于解決問題的手段申請人:為了實現上述目的，關于使用了位置登記信號的人口分布的推導相關的發明，已提出了日本申請(日本特愿2009-92225號)和國際專利申請(PCT/JP2010/055424)。之后，申請人也進一步對使用了位置登記信號的人口分布的推導有關的發明進行了改良，此次完成了從新的視點對相同發明進行了改良的本案發明。本案發明的一側面的信息分析裝置，其特征在于，接收部，其從外部接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號；提取部，其從關于各用戶的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號；以及人口分布計算部，其根據與包含在關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號中的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置、與包含在對象時刻緊之后的位置登記信號中的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置以及對象時刻，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，在本案中“對象時刻”意味著應求出人口分布的時刻。在上述信息分析裝置中，當接收部從外部接收了包含扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號時，提取部從關于各用戶的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號，并且，人口分布計算部根據關于各用戶的、與在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置、與在對象時刻緊之后的位置登記信號中包含的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置以及對象時刻，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，作為對象的用戶可以是接收了位置登記信號的所有用戶，也可以是從中根據屬性信息(例如年齡、性別、住所等)來限定的用戶。如上所述，通過將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布，從而能夠簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。另外，此時，由于不將位置登記信號的發生次數作為基礎，將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布，因此能夠根據所生成的時間間隔變動的位置登記信號，高精度地算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，能夠防止在將位置登記信號的發生次數作為基礎時假設的不適合情況(例如，由在位置登記區域邊界附近產生比實際的人口數多很多的位置登記信號而造成的不適合情況)。更具體地，人口分布計算部能夠如下所述算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。例如，人口分布計算部人口分布計算部針對各用戶，計算緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差以及緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差，針對各用戶，根據第I時間差和第2時間差，計算 緊之前的位置登記信號的權重和緊之后的位置登記信號的權重，按照每個扇區對關于統計對象所有用戶的緊之前的位置登記信號的權重和緊之后的位置登記信號的權重進行統計。另外，在本案中，“位置登記信號的權重”意味著某個用戶在對象時刻處于與該位置登記信號有關的扇區的服務區內的概率。實際上，由于不一定存在正好是對象時刻的位置登記信號，因此以位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的時間差越短，用戶位于該位置登記信號涉及的扇區的服務區內的概率(即，該位置登記信號的權重)越大的方式，算出位置登記信號的權重。例如，所述人口分布計算部計算通過將第2時間差除以第I時間差與第2時間差之和而得到的值，作為緊之前的位置登記信號的權重，計算通過將第I時間差除以第I時間差與第2時間差之和而得到的值，作為緊之后的位置登記信號的權重。例如，針對某用戶，在作為緊之前的位置登記信號的權重算出為0. 4，作為緊之后的位置登記信號的權重算出為0. 6時，意味著該用戶在對象時刻，以概率“0.4”位于緊之前的位置登記信號涉及的扇區的服務區內，以概率“0.6”位于緊之后的位置登記信號涉及的扇區的服務區內，換言之，對于該用戶，能夠掌握在緊之前的位置登記信號涉及的扇區的服務區中存在“0.4人”，在緊之后的位置登記信號涉及的扇區的服務區中存在“0. 6人”。針對各個用戶進行如上所述的緊之前 緊之后的位置登記信號的權重的計算，按照每個扇區統計關于統計對象所有用戶的緊之前的位置登記信號的權重和緊之后的位置登記信號的權重，從而能夠算出與統計對象所有用戶有關的對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
所述人口分布計算部在所述第I時間差和所述第2時間差中的至少一方比預先確定的基準值長時，使與比該基準值長的時間差對應的位置登記信號的權重成為O。另外，作為上述“基準值”，例如可以采用周期性位置登記的周期(54分鐘)，或者，考慮在通信中產生周期位置登記的情況，可以采用比周期性位置登記的周期(54分鐘)設定得長的時間，或者，也可以采用統計對象所有用戶的平均位置登記間隔。此時，人口分布計算部在僅所述第I時間差和所述第2時間差中的一方比基準值長時，使與基準值以下的時間差對應的位置登記信號的權重成為1，作為其他的方式，人口分布計算部也可以計算通過將基準值與該基準值以下的時間差之差除以該基準值而得到的值，作為與該基準值以下的時間差對應的位置登記信號的權重。上述的提取部從關于各用戶的位置登記信號中的、除去由于終端跨越了位置登記區域而引起并生成的位置登記信號之前的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號、即緊之前的除去前位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號、即緊之后的除去前位置登記信號，并且從關于各用戶的位置登記信號中的、除去了由于終端跨越了位置登記區域而引起并生成的位置登記信號之后的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號、即緊之前的除去后位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號、即緊之后的除去后位置登記信號，所述人口分布計算部針對各用戶，計算緊之前的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差、緊之后的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差、緊之前的除 去后位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第3時間差、以及緊之后的除去后位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第4時間差，并且針對各用戶，根據第I時間差和第2時間差，算出緊之前的除去前位置登記信號的權重和緊之后的除去前位置登記信號的權重，并且根據第3時間差和第4時間差，算出緊之前的除去后位置登記信號的權重和緊之后的除去后位置登記信號的權重，并且根據預先確定的比例分割參數，針對各用戶，對緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重與緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重進行比例分割，并且按照每個扇區，對關于統計對象所有用戶的、比例分割后的緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重以及比例分割后的緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重進行統計。另外，在通過提取部提取的緊之前的除去前位置登記信號和緊之后的除去前位置登記信號雙方都不是由于終端跨越了位置登記區域而引起并生成的位置登記信號時，緊之前的除去前位置登記信號與緊之前的除去后位置登記信號相同，緊之后的除去前位置登記信號與緊之后的除去后位置登記信號相同。因此，此時，不需要緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的提取、這些緊之前和緊之后的除去后位置登記信號涉及的第3、第4時間差的計算、這些緊之前和緊之后的除去后位置登記信號各自的權重計算以及基于比例分割參數的比例分割處理。此時，人口分布計算部只要針對各用戶算出緊之前的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差以及緊之后的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差，并針對各用戶，根據第I時間差和第2時間差，算出緊之前的位置登記信號的權重和緊之后的位置登記信號的權重，通過按照每個扇區統計關于統計對象所有用戶的緊之前的位置登記信號的權重與緊之后的位置登記信號的權重，從而算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布即可。
作為其他的方式，人口分布計算部針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時刻為止進行了等速移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，對于包含所生成的點的扇區生成虛擬的位置登記信號，從關于作為對象的所有用戶(以下稱為“統計對象所有用戶”)的虛擬的位置登記信號中提取對象時刻的位置登記信號，通過按照每個扇區統計所提取的對象時刻的位置登記信號數量，從而能夠算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，作為其他的方式，人口分布計算部針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時刻為止進行了等速移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，并且對于包含與對象時刻對應的點的扇區生成虛擬的位置登記信號，并且通過按照每個扇區統計所生成的對象時刻的位置登記信號數量，從而能夠算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，作為其他的方式，人口分布計算部根據與邊界能夠與扇區邊界對應起來的區域中的區域內移動速度的區域間相對比率有關的比率，針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時亥IJ為止進行了移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，對于包含所生成的點的扇區生成虛擬的位置登記信號，并且從關于統計對象所有用戶的虛擬的位置登記信號中提取對象時刻的位置登記信號，并且通過按照每個扇區統計所提取的對象時刻的位置登記信號數量，從而能夠算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，作為其他的方式，人口分布計算部根據與邊界能夠與扇區邊界對應起來的區域中的區域內移動速度的區域間相對比率有關的比率，針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記 信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時刻為止進行了移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，并且對于包含與對象時刻對應的點的扇區生成虛擬的位置登記信號，并且通過按照每個扇區統計所生成的對象時刻的位置登記信號數量，從而能夠算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。而且，作為其他方式，人口分布計算部能夠針對各用戶算出緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差以及緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差，針對各用戶，根據第I時間差和第2時間差，算出緊之前的位置登記信號的權重和緊之后的位置登記信號的權重，通過按照每個扇區統計關于統計對象所有用戶的緊之前的位置登記信號的權重與緊之后的位置登記信號的權重，從而算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，上述其他方式中的人口分布計算部也可以計算通過將第2時間差除以第I時間差與第2時間差之和而得到的值，作為緊之前的位置登記信號的權重，計算通過將第I時間差除以第I時間差與第2時間差之和而得到的值，作為緊之后的位置登記信號的權重。另外，上述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部，提取部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象來進行緊之前和緊之后的位置登記信號的提取。
作為其他的方式，上述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部，人口分布計算部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象進行對象時刻的以扇區為單位的人口分布的計算。上述的信息分析裝置的發明能夠作為由信息分析裝置來執行的信息分析方法的發明來捕捉，如下所述。本案發明的一側面的信息分析方法，其通過信息分析裝置來執行，該信息分析方法的特征在于，包括從外部接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號的接收步驟；從關于各用戶的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號、和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號的提取步驟；以及根據關于各用戶的、與在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置、與在對象時刻緊之后的位置登記信號中包含的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置以及對象時刻，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布的人口分布計算步驟。而且，申請人對與使用了位置登記信號的人口分布的推導有關的發明進行了擴展，得到了不限定于位置登記信號，而能夠廣泛應用于使用了包含表示用戶位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據的人口分布的推導的如下所述的發明。本案發明的一側面的信息分析裝置，其特征在于，具有接收部，其從外部接收包含表示用戶位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據；提取部，其從關于各用戶的點數據中，提取測位時刻為對象時刻的緊之前的點數據和測位時刻為對象時刻的緊之后的點數據；以及人口分布計算部，其針對各用戶，通過對對象時刻緊之前的點數據所表示的位置與對象時刻緊之后的點數據所表示的位置之間進行增補，從而估計對象時刻的用戶的位 置，根據所估計的各用戶的位置算出對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。在上述信息分析裝置中，當接收部從外部接收到包含表示用戶位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據時，提取部從關于各用戶的點數據中提取測位時刻為對象時刻緊之前的點數據和測位時刻為對象時刻緊之后的點數據，并且，人口分布計算部針對各用戶，對對象時刻緊之前的點數據所表示的位置與對象時刻緊之后的點數據所表示的位置之間進行增補，從而估計對象時刻的用戶位置，根據所估計的各用戶的位置算出對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。如上所述，將關于各用戶的對象時刻緊之前的點數據和緊之后的點數據作為基礎，算出對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布，從而能夠簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。另外，能夠根據所生成的時間間隔變動的點數據，高精度地算出對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。另外，作為預定計算對象區域，能夠采用扇區、網格、城市街道、市區村鎮等各種區域。人口分布計算部能夠更具體地如下所述算出人口分布。例如，人口分布計算部針對各用戶，在連接在對象時刻緊之前的點數據中包含的位置信息所表示的位置與在緊之后的點數據中包含的位置信息所表示的位置的線上，生成與從緊之前的測位時刻到緊之后的測位時刻為止進行了移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，將與對象時刻對應的點估計為對象時刻的用戶位置，根據所估計的各用戶的位置計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。人口分布計算部在生成與所述預定時間間隔的通過點相當的多個點時，根據想要生成所述多個點的生成區域中的用戶的移動特性，確定在該生成區域內生成的點的間隔。上述生成區域中的用戶的移動特性可以是該生成區域中的用戶的平均移動速度，也可以是該生成區域中的用戶的平均滯留時間。另外，生成區域可以是與上述的計算對象區域相同的區域，也可以是不同的區域。另外，上述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部，提取部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象來提取緊之前和緊之后的點數據。作為其他的方式，上述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部，人口分布計算部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。另外，上述的人口分布計算部進一步將用于將用戶的終端數量轉換為人口的擴展系數作為基礎，計算所述人口分布。另外，上述的信息分析裝置也可以進一步具有用于輸入對象時刻的對象時刻輸入部，并且，也可以進一步具有輸出所計算的人口分布信息的輸出部。上述的信息分析裝置的發明，能夠作為與通過信息分析裝置來執行的信息分析方法有關的發明來捕捉，如下所述。即，本案發明的一側面的信息分析方法，由信息分析裝置來執行，該信息分析方法的特征在于，包括從外部接收包含表示用戶位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據的接收步驟；從關于各用戶的點數據中，提取測位時刻為對象時刻緊之前的點數據、和測位時刻為對象時刻緊之后的點數據的提取步驟；以及針對各用戶，通過`對對象時刻緊之前的點數據所表示的位置與對象時刻緊之后的點數據所表示的位置之間進行增補，從而估計對象時刻的用戶位置，根據所估計的各用戶的位置計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布的人口分布計算步驟。發明效果根據本發明，將關于各用戶的對象時刻緊之前的點數據和緊之后的點數據作為基礎，算出對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布，從而能夠簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。特別是，在使用了位置登記信號作為點數據時，將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布，從而能夠簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。另外，此時，由于不將位置登記信號的發生次數作為基礎，而是將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，來算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布，因此能夠根據所生成的時間間隔變動的位置登記信號，因此高精度地算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，能夠防止在將位置登記信號的發生次數作為基礎時假設的不適合情況(例如，由在位置登記區域邊界附近比實際的人口數產生多很多的位置登記信號而造成的不適合情況)。
圖1是示出第1、第2實施方式的通信系統的系統結構的圖。圖2是示出圖1所示的通信系統的功能結構的圖。圖3是示出BTS與扇區之間的關系的圖。圖4是示出第I實施方式的處理的流程圖。圖5是示出第I實施方式中的每個用戶的位置登記信號的增補處理的流程圖。圖6是用于說明第I實施方式中的點的生成方法的圖。圖7是示出在第I實施方式中輸出的人口分布圖的一例的圖。圖8是示出第2實施方式的處理的流程圖。圖9是示出每個用戶的位置登記信號的權重計算處理的流程圖。圖10是用于說明權重計算方法的圖。圖11是示出在第2實施方式中輸出的人口分布圖的一例的圖。圖12是示出與以扇區為單位的人口分布一起表示以位置登記區域為單位的人口分布的人口分布圖的一例的圖。圖13是示出第7實施方式的通信系統的系統結構的圖。圖14是示出圖5 的處理的變形例的流程圖。圖15是示出圖2的功能結構的變形例的圖。圖16是示出第3實施方式中的每個用戶的位置登記信號的增補處理的流程圖。圖17是用于說明第3實施方式中的點的生成方法的第I例的圖。圖18是示出圖16的處理的變形例的流程圖。圖19是用于說明平均移動速度的求出方法的圖。圖20是用于說明第3實施方式中的點的生成方法的第2例的圖。圖21是用于說明平均滯留時間的求出方法的圖。圖22是示出第4實施方式中的權重計算處理的流程圖。圖23是用于說明第4、第5實施方式中的權重計算處理的圖。圖24是示出第5實施方式中的權重計算處理的流程圖。圖25是示出第6實施方式中的權重計算處理和權重統計處理的流程圖。圖26是用于說明第6實施方式中的權重計算處理和權重統計處理的圖。圖27是用于說明網格與區域圖的合成的圖。圖28是用于說明各分割區域的面積和面積比的計算的圖。圖29是用于說明某網格內的分割區域的人口的總和計算的圖。圖30是用于說明利用室內站的通信區域和電波到達范圍不同的頻帶的多個室外站的通信區域在地理上重復存在的環境中的轉換處理的圖。圖31是示出輸出了各扇區中的估計人口和稱為性別 年齡層 住所的每個屬性的人口的輸出例的圖。
具體實施例方式參照附圖對本發明的實施方式進行說明。盡可能對相同的部分標注相同的標號，省略重復的說明。[第I實施方式][通信系統的結構]圖1是示出本實施方式的通信系統10的系統結構的圖。如圖1所示，該通信系統10構成為包含移動設備100、BTS (基站)200、RNC (無線網絡控制裝置)300、交換機400以及管理中心500。另外，該管理中心500由社會傳感單元501、數據挖掘單元502、移動人口統計單元503以及可視化解決方案單元504構成。RNC300通過BTS200接收移動設備100發送的位置登記信號，對位置登記信號的信號數量進行計數。另 外，根據標準規格書“Radio Resource Control (RRC) ProtocolSpecification 3GPP TS25. 331”，在RNC300中對以扇區為單位的信號數量計數進行了規定，本方法以此為基準。具體地講,例如也可以用RRC連接請求(RRC Connection Request)信號來對設定了參數Registration的信號數量進行計測。或者，也可以進一步確認上位的信號內容。交換機400通過BTS200、RNC300收集移動設備100發送的位置登記信號。相對于RNC300以扇區為單位對位置登記信號進行計數，交換機400以位置登記區域為單位來管理移動設備100等，通過收集移動設備100發送的位置登記信號，從而按照每個位置登記區域來把握和存儲在位置登記區域中登記的移動設備100的數量。交換機400將在所存儲的位置登記區域中登記的移動設備100的數量(登記數量)，在規定定時、或按照來自管理中心500的請求來輸出到管理中心500。如上所述,管理中心500構成為包含社會傳感單元501、數據挖掘單元502、移動人口統計單元503以及可視化解決方案單元504，在各單元中，進行使用了移動設備100發送的位置登記信號的統計處理。社會傳感單元501是從各交換機400收集包含在交換機400所存儲的位置登記區域中登記的移動設備100的數量等的數據的服務器裝置。該社會傳感單元501構成為從交換機400接收定期地輸出的數據、以及按在社會傳感單元501中預先確定的定時來從交換機400獲取數據。數據挖掘單元502是將從社會傳感單元501接收的數據轉換為預定的數據形式的服務器裝置。例如，數據挖掘單元502以用戶ID為關鍵字、或者按照每個區域來進行排序處理。移動人口統計單元503是對在數據挖掘單元502中處理的數據進行統計處理、即各項目的計數處理的服務器裝置。例如，移動人口統計單元503能夠進行使用了如后所述的位置登記信號的人口分布的推導等處理。可視化解決方案單元504是將在移動人口統計單元503中進行了統計處理的數據處理成可視的服務器裝置。例如，可視化解決方案單元504能夠在地圖上對所統計的數據進行映射處理。將通過該可視化解決方案單元504而處理的數據提供給企業、行政機關或個人等，在店鋪開發、道路交通調查、災害對策、環境對策等中利用。另外，如上所述進行了統計處理的信息，當然以不能特定個人等的方式進行了加工，以不侵害隱私。另外，社會傳感單元501、數據挖掘單元502、移動人口統計單元503以及可視化解決方案單元504都是如上所述由服務器裝置構成，雖然省略了圖示，但是當然具有通常的信息處理裝置的基本結構(即，CPU、RAM、ROM、鍵盤或鼠標等輸入設備、進行與外部之間的通信的通信設備、存儲信息的存儲設備以及顯示器或打印機等輸出設備)。圖2示出通信系統10的功能結構。如圖2所示，通信系統10構成為包含位于多個BTS200分別控制的扇區中的多個移動設備100、控制BTS200的RNC300、交換機400、信息分析裝置600。信息分析裝置600相當于上述的圖1所示的移動人口統計單元503和可視化解決方案單元504。關于與圖1的社會傳感單元501和數據挖掘單元502對應的功能，在圖2中省略了這些記載。首先，對RNC300進行說明。RNC300構成為包含RNC通信控制部302、位置登記信號接收部303以及信號數量計測部304。其中，RNC通信控制部302是通過BTS200與移動設備100進行通信連接的部分，例如，進行基于來自移動設備100的發信號處理的通信連接處理和基于位置登記請求的通信連接處理。在本實施方式中，在例如移動設備100跨過請求位置登記時的單位區域、即位置登記區域而移動時、在通過移動設備100的電源接通等而進行將移動設備100登記到網絡的歸屬處理時、在通過移動設備100的電源斷開等而進行消除移動設備100的登記狀態的解歸屬處理時，移動設備100在每個一定的周期(例如54分鐘)等定時，發送請求向位置登記區域的位置登記的信號、即位置登記信號。而且，在本實施方式中，RNC通信控制部302能夠將在通信連接處理中使用的初始UE消息(Initial UEMessage)發送到交換機400。另外，該初始UE消息包含表示發信號或位置登記請求的指示信息(位置登記信號)、以及唯一地確定移動設備100的臨時ID等ID。另外，初始UE消息還能夠附加移動設備100的位置信息。另外，臨時ID是在移動設備100連接到網絡時，通過交換機400來派發的ID信息。圖3是示出BTS200與扇區之間的 關系的圖。BTS200位于用圓形表示的區域的中心，以此為中心等分為多個的區域為扇區。例如在圖3中，BTS200的通信區域最大由6扇區來構成，對每個扇區分配能夠唯一識別扇區的扇區ID (扇區標識符)，RNC300能夠通過使用該扇區ID來經由BTS200把握移動設備100位于哪個扇區。另外，RNC300還能夠根據在進行了 RRC連接請求處理時得到的信號的延遲，計算移動設備100位于扇區內的哪個位置、其GAI (Geographical Area ID,地理區域ID)。還能夠根據該扇區ID和扇區內的位置來確定移動設備100的位置。位置登記信號接收部303是經由RNC通信控制部302來接收移動設備100發送的位置登記信號的部分。信號數量計測部304是根據位置登記信號接收部303接收的位置登記信號，通過上述方法計測在每個扇區中存在位置登記信號的次數的合計、即扇區單位信號數量(信號數量即在相應的扇區中移動設備100在單位時間發送的位置登記信號的數量)的部分。信號數量計測部304通過RNC通信控制部302向交換機400發送扇區單位信號數量。接著，對交換機400進行說明。交換機400構成為包含交換機通信控制部401、轉換部402、位置登記信號處理部404以及存儲部403。其中，交換機通信控制部401是接收從RNC300發送的初始UE消息，使用該初始UE消息來進行通信連接處理的部分。轉換部402是將通過交換機通信控制部401接收的初始UE消息中包含的臨時ID等ID轉換為電話號碼的部分。轉換部402在進行轉換處理時，從存儲加入者簡介信息的加入者簡介信息存儲部(未圖示)，提取與臨時ID等ID對應起來的電話號碼，轉換為該提取的電話號碼。另外，該加入者簡介信息存儲部例如設置在未圖示的HLR (Home LocationRegister，歸屬位置登記器)中，此處將臨時ID等ID和電話號碼對應起來進行管理和存儲。位置登記信號處理部404是經由BTS200從移動設備100接收位置登記信號，根據所接收的位置登記信號來對在位置登記區域中登記的移動設備100的數量、即登記數量進行計測的部分。如上所述，在本實施方式中，移動設備100在移動設備100跨過位置登記區域而移動時發送位置登記信號。由此，位置登記信號處理部404能夠把握在位置登記區域內存在的移動設備100的實際數量。另外，在標準規格書“Mobile Application Part (MAP)specification 3GPP TS29. 002”中，對交換機400管理位置登記的方法進行了記載。本實施方式的交換機400中的處理以此為基準。存儲部403是輸入位置登記信號處理部404所計測的登記數量、以及通過交換機通信控制部401從RNC300接收的扇區單位信號數量并存儲的部分。另外，還能夠將通過轉換部402轉換的電話號碼、包含在初始UE消息中的移動設備100的位置信息與對該位置信息進行測位的時刻對應起來進行存儲。另外，信息分析裝置600例如根據如上所述獲取的移動設備100的位置信息，進行后述的人口分布的推導處理。但是，位置信息的獲取方法不限定于上述的處理，另外，作為位置信息，除了位置登記信號以外，還能夠將用戶的GPS位置信息作為對象。接著，對信息分析裝置600進行說明。信息分析裝置600構成為，作為與本發明有關的結構要素，包含信息分析裝置通信控制部601、保存部602、提取部603、人口分布計算部604、輸出部605以及對象時刻輸入部606。其中，信息分析裝置通信控制部601是控制信息分析裝置600與交換機400之間的通信的部分，為了進行后述的人口分布的推導處理，經由交換機通信控制部401和RNC通信控制部302來接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及 用戶ID的位置登記信號。保存部602是保存通過信息分析裝置通信控制部601接收的位置登記信號的部分。另外，保存部602也可以保存每個用戶的屬性信息(例如年齡、性別、住所等)。以下，對保存部602保存每個用戶的屬性信息進行說明。對象時刻輸入部606是用戶用于輸入應求出何時的人口分布、即應求出的人口分布的對象時刻的部分。提取部603是從關于成為后述的人口分布計算對象的各用戶的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊前面的位置登記信號、和位置登記時刻為對象時刻緊后面的位置登記信號的部分。另外，成為后述的人口分布計算對象的用戶也可以是所接收的位置登記信號的所有用戶，也可以是根據屬性信息限定的用戶。即，提取部603也可以通過參照由保存部602保存的每個用戶的屬性信息，根據屬性信息，限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象進行緊之前 緊之后的位置登記信號的提取。人口分布計算部604是通過后述的處理，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布的部分。另外，本實施方式中的人口分布計算部604不使用由RNC300計數出的以扇區為單位的位置登記信號數量、和由交換機400求出的各位置登記區域的登記數量，通過后述的處理而根據位置登記信號，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
輸出部605是輸出通過人口分布計算部604計算的人口分布信息的部分。另外，此處的“輸出”當然廣義地包含顯示輸出和打印輸出。即，人口分布信息可以顯示輸出到顯示器等，也可以從打印機等打印輸出，也可以通過顯示和打印兩方來輸出。[關于通過信息分析裝置執行的處理]接著，參照圖4 圖7對在如上所述的通信系統10中通過信息分析裝置600執行的處理進行說明。當在信息分析裝置600中用戶從對象時刻輸入部606輸入人口分布的對象時刻，進行了預定的處理開始的操作時，在信息分析裝置600中開始執行圖4的處理。但是，對象時刻的輸入不是必要條件，也可以例如預先設定既定的時刻作為對象時刻。另外，關于處理開始，用戶不是必須進行預定的處理開始的操作，也可以通過定時動作等而自動地開始執行圖4的處理。在圖4的步驟SlOl中，信息分析裝置通信控制部601經由交換機通信控制部401和RNC通信控制部302接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號，保存部602保存所接收的位置登記信號。在下一個步驟S102中，執行以下敘述的圖5的每個用戶的位置登記信號的增補處理。提取部603從保存在保存部602中的某用戶的位置登記信號中，提取對象時刻緊之前的位置登記信號(以下稱為“緊之前的位置登記信號”)和對象時刻緊之后的位置登記信號(以下稱為“緊之后的位置登記信號”)(步驟S102A)，人口分布計算部604在對應于在緊之前進行了位置登記的扇區對應的點(即，與包含在緊之前的位置登記信號中的扇區ID對應的位置)與對應于在緊之后進行了位置登記的扇區的點(即，與包含在緊之后的位置登記信號中的扇區ID對應的位置)之間等間隔地虛擬地生成點(步驟S102B)。另外，作為與進行了位置登記的扇區對應的點(即，與包含在位置登記信號中的扇區ID對應的位置)，也可以采用扇區中心位置，也可以采用通過所謂的PRACH-H)測位計算來獲取的點(GAI(GeographicalArea ID)),也可以采用扇區的幾何學的重心位置。另外,在步驟S102B中，可以在直線上生成虛擬的點，也可以在虛擬的地圖上的合并了道路和線路等的線上生成。此處，作為一例，對作為與進行了位置登記的扇區對應的點采用扇區中心位置，在直線上生成虛擬的點的例子進行說明。如圖6所示，在緊之前 緊之后的位置登記信號的時間間隔為m分鐘，求出以n分鐘為單位的人口(即，n分鐘間隔的人口)時，將連接對應于在緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置(此處為扇區中心位置A)與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置(此處為扇區中心位置B)的直線進行(m/n)等分，以n分鐘為間隔來等間隔地虛擬地生成點。例如，在對象時刻為0 :30，對于某用戶的緊之前的位置登記信號的位置登記時刻為0 :00，緊之后的位置登記信號的位置登記時刻為0 :33，求出以I分鐘為單位的人口(即，I分鐘間隔的人口)時，將連接緊之前的位置登記信號的扇區中心位置A與緊之后的位置登記信號的扇區中心位置B的直線進行33等分，以I分鐘為間隔來等間隔地虛擬地生成點。并且，人口分布計算部604對于包含所生成的點的扇區，生成虛擬的位置登記信號(步驟S102C)。對各用戶執行如上所述的圖5的處理。
另外，在圖5的步驟S102A中提取部603參照通過保存部602保存的每個用戶的屬性信息，從而根據屬性信息，限定作為對象的用戶，也可以將該限定的用戶作為對象進行緊之前 緊之后的位置登記信號的提取。此時，由于能夠收窄成為以后的處理對象的位置登記信號，因此能夠實現處理負荷的減輕和處理的高速化。當對于統計對象所有用戶執行完了圖5的處理時，回到圖4，在下一個步驟S103中，人口分布計算部604將統計對象所有用戶作為對象，從通過圖5的處理生成的位置登記信號中，提取對象時刻的位置登記信號。另外，在上述的例子中，提取對于包含位置登記時刻為對象時刻0 :30的點的扇區所生成的位置登記信號。并且，在下一個步驟S104中，人口分布計算部604對每個扇區ID統計統計對象所有用戶的位置登記信號數量。由此，得到對象時刻的每個扇區ID的位置登記信號數量，通過以下敘述的處理，求出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。此處，對根據對象時刻的每個扇區ID的統計對象所有用戶的位置登記信號數量(SP，每個扇區ID的用戶數量)，求出對象時刻的以扇區為單位的人口的處理(以下稱為“擴展估算處理”)進行說明。以下，作為擴展估算處理的一方式，對使用用于將用戶數轉換為人口的系數(以下稱為“擴展系數”)來求出人口的處理進行說明。例如對每個用戶屬性預先求出上述的擴展系數，人口分布計算部604預先存儲每個用戶屬性(例如性別、年齡層、住所等)的擴展系數。在步驟S104中，人口分布計算部604例如按照屬性對統計對象用戶進行分類，按照分類后的每個屬性，統計對象時刻的每個扇區ID的位置登記信號數量，對該統計值乘上與該屬性對應的擴展系數，從而對每個屬性求出對象時刻的每個扇區ID的人口。此時，得到以扇區為單位的每個屬性的人口。而且，人口分布計算部604也可以通過對每個扇區ID統計每個屬性的人口，從而求出對象時刻的以扇區為單位的人口。另外，作為其他的推導方法，在步驟S104中，人口分布計算部604參照在保存部602中保存的每個用戶的屬性信息，讀出與統計對象用戶的位置登記信號分別對應的擴展系數、即與統計對象用戶 的各個屬性對應的擴展系數，如上述的例子那樣，也可以不按照屬性來對統計對象用戶進行分類，而對于統計對象所有用戶，通過按照每個扇區ID來統計擴展系數，求出對象時刻的以扇區為單位的人口。另外，關于擴展系數，除了根據用戶的屬性來設定以外，也可以例如根據時間段和場所來設定。另外，關于擴展系數，除了預先存儲以外，也可以如下所述求出。關于擴展系數，作為一例，能夠使用“在服務區率”與“終端的普及率”之積(即，相對于人口的在服務區數的比率)的倒數。此處，“在服務區率”意味著相對于契約臺數的在服務區數的比率，“終端的普及率”意味著相對于人口的終端的契約臺數的比率。關于如上所述的擴展系數，雖然優選以上述的稱為屬性、時間段、場所這樣的單位來求出，但也不是必須的。作為求出擴展系數的單位，作為一例，也可以采用每個作為住所的都道府縣、每5歲的每個年齡層、男女、作為時間段的每I小時等。在下一個步驟S105中，輸出部605輸出將如上所述求出的以扇區為單位的人口分布二維地表示的以扇區為單位的人口分布圖。圖7示出以扇區為單位的人口分布圖的一例。在該圖7中，A L表示扇區ID，各扇區ID的下邊的數字表示該扇區的人口。另外，作為其他的輸出例，如圖31所示，輸出部605能夠以表的形式輸出關于各扇區估計的人口(在圖31中記載為“估計人口”)、和各扇區中的稱為性別 年齡層 住所的每個屬性的人口。另夕卜，也可以采用組合了多個屬性的條件(例如組合了性別與住所的“住在東京都的女性”的條件)。另外，在此處的輸出中，包含顯不輸出、聲音輸出、打印輸出等各種輸出方式。根據以上說明的第I實施方式，通過將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布，從而能夠簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。另外，此時，由于不將位置登記信號的發生次數作為基礎，而是將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，來計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布，因此能夠根據所生成的時間間隔變動的位置登記信號，高精度地計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布。另外，能夠防止在將位置登記信號的發生次數作為基礎時假設的不適合情況(例如，由在位置登記區域邊界附近產生比實際的人口數多很多的位置登記信號而造成的不適合情況)。另外，在第I實施方式中的圖5的增補處理的步驟S102C中，雖然說明了對分別包含以等間隔生成的多個點的扇區生成了虛擬的位置登記信號的例子，但是作為其變形例，也可以僅對包含以等間隔生成的多個點中的與對象時刻對應的點的扇區，生成虛擬的位置登記信號。也就是說，如圖14所示，只要在代替圖5的步驟S102C的步驟S102D中，對包含與對象時刻對應的點的扇區生成虛擬的位置登記信號即可。此時，由于僅生成針對包含與對象時刻對應的點的扇區的一個虛擬的位置登記信號，因此不需要圖4的步驟S103的處理(對象時刻的位置登記信號的提取)，能夠實現進一步的處理負荷的減輕和處理的高速化。[第2實施方式]上述的第I實施方式的處理利用在與對象時刻的緊之前 緊之后的位置登記信號對應的點之間虛擬地生成的多個點，求出以扇區為單位的人口分布，相對于此，以下所述的第2實施方式的處理是利用對象時刻的緊之前 緊之后的位置登記信號的權重來求出以扇區為單位的人口分布。
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另外，在第2實施方式中，由于圖1的通信系統10的系統結構、以及圖2的通信系統10的功能框結構與第I實施方式相同，因此省略重復的說明。由于通過人口分布計算部604執行的處理內容不同，因此以下參照圖8 圖11對包含相應處理內容的第2實施方式的處理進行說明。當在信息分析裝置600中用戶從對象時刻輸入部606輸入人口分布的對象時刻，進行預定的處理開始的操作時，在信息分析裝置600中開始執行圖8的處理。但是，對象時刻的輸入不是必要條件，也可以例如預先設定既定的時刻作為對象時刻。另外，關于處理開始，用戶不是必須進行預定的處理開始的操作，也可以通過定時動作等而自動地開始執行圖8的處理。在圖8的步驟S201中，信息分析裝置通信控制部601經由交換機通信控制部401和RNC通信控制部302接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號，保存部602保存所接收的位置登記信號。在下一個步驟S202中，執行以下敘述的圖9的每個用戶的位置登記信號的權重計算處理。提取部603從保存在保存部602中的某個用戶的位置登記信號中，提取對象時刻緊之前的位置登記信號(以下稱為“緊之前的位置登記信號”)和對象時刻緊之后的位置登記信號(以下稱為“緊之后的位置登記信號”)(步驟S202A)，人口分布計算部604計算緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差、以及緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差(步驟S202B)。并且，人口分布計算部604計算第2時間差除以第I時間差與第2時間差的和而得到的值，作為緊之前的位置登記信號的權重，計算第I時間差除以第I時間差與第2時間差的和而得到的值，作為緊之后的位置登記信號的權重(步驟S202C)。此時，如圖10所示，在緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差為m分鐘、緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差為n分鐘時，緊之前的位置登記信號A的權重成為(n/(m+n))，緊之后的位置登記信號B的權重成為(m/ (m+n))。例如，由于在對象時刻為0 :30，關于某用戶的緊之前的位置登記信號的位置登記時刻為0 :00，緊之后的位置登記信號的位置登記時刻為0 :40時,第I時間差m成為30分鐘,第2時間差n成為10分鐘，因此緊之前的位置登記信號A的權重成為(10/ (30+10))=0. 25，緊之后的位置登記信號B的權重成為(30/(30+10))=0. 75。另外，緊之前 緊之后的位置登記信號的權重的計算方法不限定于上述的方法，也可以通過使用了第1、第2時間差的其他算式來計算位置登記信號的權重。另外，關于權重中的小數點以下的數值，在例如存在從小數點以下第3位起的數字時，只要對該第3位進行四舍五入而成為小數點以下第2位為止的數值等，根據預先確定的方法來求出權重即可。對統計對象所有用戶執行如上所述的圖9的處理。另外，在圖9的步驟S202A中提取部603參照通過保存部602保存的每個用戶的屬性信息，從而根據屬性信息，限定作為對象的用戶，也可以將該限定的用戶作為對象進行緊之前 緊之后的位置登記信號的提取。此時，由于能夠收窄成為以后的處理對象的位置登記信號，因此能夠實現處理負荷的減輕和處理的高速化。當對于統計對象所有用戶執行完了圖9的處理時，回到圖8，在下一個步驟S203中，人口分布計算部604對每個扇區ID統計統計對象所有用戶的位置登記信號的權重。由此，得到對象時刻的每個扇區ID的位置登記信號的權重的統計值，通過在第I實施方式中敘述的擴展估算處理，由 權重的統計值求出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。在下一個步驟S204中，輸出部605輸出將如上所述求出的以扇區為單位的人口分布二維地表示的以扇區為單位的人口分布圖。圖11示出以扇區為單位的人口分布圖的一例。在該圖11中，A L表示扇區ID，各扇區ID的下邊的數字表示該扇區的人口。圖11的例子示出將位置登記信號的權重采用到小數點以下第I位為止的數值，之后，對每個扇區ID統計了統計對象所有用戶的位置登記信號的權重的例子。根據以上說明的第2實施方式，通過將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布，從而能夠簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。另外，此時，由于不將位置登記信號的發生次數作為基礎，而將關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號作為基礎，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布，因此能夠防止在將位置登記信號的發生次數作為基礎時假設的不恰當情況(例如，由在位置登記區域邊界附近產生比實際的人口數多很多的位置登記信號而造成的不恰當情況)。另外，在上述的第1、第2實施方式中，雖然示出了計算以扇區為單位的人口分布的例子，但是進一步進行按照每個位置登記區域統計屬于相同位置登記區域的扇區的人口的處理，從而能夠計算以位置登記區域為單位的人口分布。例如，計算圖11中的扇區A E所屬的位置登記區域的人口、和扇區F L所屬的位置登記區域的人口，如圖12所示，通過在各位置登記區域實施與人口數對應的表述(顏色區分、斜線、陰影等)，從而能夠與以扇區為單位的人口分布一起輸出表示以位置登記區域為單位的人口分布的圖。另外，在上述的第1、第2實施方式中，雖然示出了通過保存部602保存了每個用戶的屬性信息(例如年齡、性別、住所等)的例子，但是并不限定于此，如圖15所示，也可以采用信息分析裝置600在保存部602之外還另外具有保存每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部607的結構。另外，在上述的第1、第2實施方式中，雖然示出了提取部603根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象來進行緊之前 緊之后的位置登記信號的提取的例子，但是并不限定于此，也可以由人口分布計算部605例如在圖4的步驟S103、S104和圖8的步驟S203中根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象進行人口分布計算。如上所述，不是在位置登記信號的提取時刻而是在人口分布計算時，在根據屬性信息限定作為對象的用戶的情況下，能夠例如按年齡或按男女等各種條件來進行人口分布計算。當然，也可以通過位置登記信號的提取和人口分布計算雙方，進行與屬性信息對應的對象用戶的限定。[第3實施方式]在以下的第3實施方式中，作為第I實施方式的變形方式，說明如下所述的例子人口分布計算部604在對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置之間，非等間隔地生成與預定時間間隔的通過點相當的多個虛擬的點，生成虛擬的位置登記信號。具體地講，是如下所述的實施方式預先求出與扇區內移動速度的扇區之間相對比率相關的比率，根據該比率非等間隔地生成虛擬的點而生成虛擬的位置登記信號。作為上述的 “與扇區內移動速度的扇區之間相對比率相關的比率”，也可以使用后述的扇區內移動速度的扇區之間相對比率本身，也可以使用其他的比率(例如，后述的扇區內滯留時間的扇區之間相對比率)。另外，關于上述的相對比率的單位，不必是以扇區為單位，只要是邊界能夠與扇區邊界對應起來的區域的單位(例如網格，城市街道等)都能夠使用。但是，以下為了容易進行說明，說明相對比率的單位為以扇區為單位的例子。((I)使用了扇區內移動速度的扇區之間相對比率的例子)首先，作為“與扇區內移動速度的扇區之間相對比率相關的比率”，說明使用了扇區內移動速度的扇區之間相對比率的例子。以下，應避免重復的說明，對與第I實施方式不同的地方進行重點說明。在第3實施方式中，第I實施方式中的圖5的位置登記信號的增補處理成為圖16所示的處理。S卩，在圖16的步驟S102A中提取了對象時刻緊之前的位置登記信號和緊之后的位置登記信號之后，人口分布計算部604在步驟S102BX中，在對應于在緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置之間，根據預先求出的扇區內移動速度的扇區之間相對比率，生成與預定時間間隔的通過點相當的多個虛擬的點。如圖17所示，在與包含在對象時刻緊之前的位置登記信號中的扇區ID對應的位置A位于扇區I，與包含在緊之后的位置登記信號中的扇區ID對應的位置B位于扇區3，在扇區I與3之間存在扇區2的狀況下，預先求出的扇區內移動速度的扇區之間相對比率(扇區1:扇區2 :扇區3)為1:2 :3。此處，在將連接位置A、B的線與扇區1、2的邊界線之間的交差點設為點X，將連接位置A、B的線與扇區2、3的邊界線之間的交差點設為點Y時，在連接位置A、B的線上，生成與預定時間間隔(例如I分鐘間隔)的通過點相當的多個虛擬的點時，點的間隔的相對比率(AX間XY間YB間)成為上述的扇區內移動速度的扇區之間相對比率、即I 2 :3。也就是說，在扇區內移動速度比扇區2、3相對地低的扇區1(此處為AX間)中，點的間隔與扇區2、3相比相對地變窄。另一方面，在扇區內移動速度比扇區1、2相對地高的扇區3 (此處為YB間)中，點的間隔與扇區1、2相比相對地變寬。當如上所述在步驟S102BX中在連接位置A、B的線上虛擬地生成了點之后，人口分布計算部604對于包含所生成的點的扇區生成虛擬的位置登記信號(步驟S102C)。通過如上所述的圖16的處理，根據扇區內移動速度的扇區之間相對比率，能夠在連接位置A、B的線上非等間隔地生成虛擬的點而生成虛擬的位置登記信號。另外，作為圖16的增補處理的步驟S102C的變形例，也可以僅對包含非等間隔地生成的多個點中的與對象時刻對應的點的扇區，生成虛擬的位置登記信號。也就是說，如圖18所示，只要在代替圖16的步驟S102C的步驟S102D中，對包含與對象時刻對應的點的扇區生成虛擬的位置登記信號即可。此時，由于僅對包含與對象時刻對應的點的扇區生成一個虛擬的位置登記信號，因此能夠進一步實現處理負荷的減輕和處理的高速化。此處，對扇區內移動速度的扇區之間相對比率的求出方法進行概略地說明。作為一例，按照每個扇區，首先通過后述的方法求出每個用戶的移動速度，接著通過對所有用戶的移動速度進行平均而求出該扇區的扇區內平均移動速度。并且，能夠根據每個扇區的扇區內平均移動速度彼此之間的比率，求出扇 區內移動速度的扇區之間相對比率。另外，在預先求出扇區內移動速度的扇區之間相對比率時，優選使用粒度比位置登記信號細的位置信息(例如用戶的GPS位置信息等)。另外，關于扇區內移動速度的扇區之間相對比率，可以按照每個特定時間段(例如早上 白天 晚上 深夜等每個預定時間段)來求出，也可以按照每個星期求出，也可以求出平日的平均或休息日的平均。作為求出每個用戶的移動速度的方法，例如能夠采用如下所述的第1、第2方法。另外，此處將求出每個用戶的移動速度的對象的扇區稱為“對象扇區”。在第I方法中，根據在對象扇區內最初觀測到的位置信息和最后觀測到的位置信息，求出這兩個位置間的距離和觀測時刻之差，將所求出的距離除以觀測時刻之差，從而求出移動速度。例如如圖19 (a)所示，根據在對象扇區內最初觀測到的位置信息(位置D和觀測時刻12 :00)和最后觀測到的位置信息(位置E和觀測時刻12 :05)，求出DE間的距離(150m)和觀測時刻之差(5分鐘)，通過將距離(150m)除以觀測時刻之差(5分鐘)，從而能夠求出移動速度(1. 8km/小時)。在第2方法中，除了在對象扇區內最初觀測到的位置信息和最后觀測到的位置信息以外，還使用在將要進入到對象扇區緊之前的位置信息和剛從對象扇區出來之后的位置信息。例如如圖19 (b)所示，通過在將要進入到對象扇區緊之前的位置信息(位置C和觀測時刻11 :55)和在對象扇區內最初觀測到的位置信息(位置D和觀測時刻12 :00)，求出假設了在CD間進行等速直線移動時進入到對象扇區的時刻(S卩，通過邊界上的點P的時刻)(此處假設為11 :58)、和邊界上的點P的位置。同樣地，根據在對象扇區內最后觀測到的位置信息(位置E和觀測時刻12 05)和剛從對象扇區出來之后的位置信息(位置F和觀測時刻12 :10)，求出假設在EF間進行等速直線移動時從對象扇區出來的時刻(即，通過邊界上的點Q的時刻)(此處假設為12 :06)、和邊界上的點Q的位置。并且，根據點P、Q的位置求出PQ間的距離(180m)，并且求出進入到對象扇區的時刻與從對象扇區出來的時刻之差(8分鐘)，通過將距離(180m)除以觀測時刻之差(8分鐘)，從而能夠求出移動速度(1. 35km/小時)。能夠如上所述求出每個用戶的移動速度，而且，通過對所有用戶的移動速度進行平均來求出扇區內平均移動速度，能夠根據每個扇區的扇區內平均移動速度彼此之間比率，求出扇區內移動速度的扇區之間相對比率。((2)使用了扇區內滯留時間的扇區之間相對比率的例子) 接著，說明作為“與扇區內移動速度的扇區之間相對比率相關的比率”，使用了扇區內滯留時間的扇區之間相對比率的例子。此時，由于位置登記信號的增補處理與上述的圖16、圖18的處理大致相同，因此省略重復的說明。因此，以下對圖16、圖18的步驟S102BX中的點的生成方法的詳細進行說明。如圖20所示，假設在與包含在對象時刻緊之前的位置登記信號中的扇區ID對應的位置A位于扇區1，與包含在緊之后的位置登記信號中的扇區ID對應的位置B位于扇區3，在扇區I與3之間存在扇區2的狀況下，預先求出的扇區內滯留時間的扇區之間相對比率(扇區1:扇區2 :扇區3)為2 3 :4。此處，在將連接位置A、B的線與扇區1、2的邊界線之間的交差點設為點X，將連接位置A、B的線與扇區2、3的邊界線之間的交差點設為點Y時，在連接位置A、B的線上，生成與預定時間間隔(例如I分鐘間隔)的通過點相當的多個虛擬的點時，點的間隔的相對比率(AX間XY間YB間)成為上述的扇區內滯留時間的扇區之間相對比率的倒數的比率、即(1/2) :(1/3) :(1/4)=6 4 :3。也就是說，在扇區內滯留時間與扇區2、3相比相對地短的扇區I (此處為AX間)中，點的間隔與扇區2、3相比相對地變寬。另一方面，在扇區內滯留時間于扇區1、2相比相對地長的扇區3 (此處為YB間)中，點的間隔與扇區1、2相比相對地變窄。當如上所述在圖16的步驟S102BX中在連接位置A、B的線上生成了多個虛擬點之后，人口分布計算部604對于包含所生成的點的扇區生成虛擬的位置登記信號(圖16的步驟S102C)。或者，在圖16的步驟S102BX中在連接位置A、B的線上生成了多個虛擬的點之后，人口分布計算部604對于包含與對象時刻對應的點的扇區生成虛擬的位置登記信號(圖16的步驟S102D)。由此，根據扇區內滯留時間的扇區之間相對比率，能夠在連接位置A、B的線上非等間隔地生成虛擬的點而生成虛擬的位置登記信號。此處，對扇區內滯留時間的扇區之間相對比率的求出方法進行概略地說明。作為一例，按照每個扇區，首先通過后述的方法求出每個用戶的滯留時間，接著通過對所有用戶的滯留時間進行平均而求出該扇區的扇區內平均滯留時間。并且，能夠根據每個扇區的扇區內平均滯留時間彼此之間的比率，求出扇區內滯留時間的扇區之間相對比率。另外，在預先求出扇區內滯留時間的扇區之間相對比率時，優選使用粒度比位置登記信號細的位置信息(例如用戶的GPS位置信息等)。另外，關于扇區內滯留時間的扇區之間相對比率，可以按照每個特定時間段(例如早上 白天 晚上 深夜等每個預定時間段)來求出，也可以按照每個星期來求出，也可以求出平日的平均或休息日的平均。作為求出每個用戶的滯留時間的方法，例如能夠采用如下所述的第1、第2方法。另外，此處將求出每個用戶的滯留時間的對象的扇區稱為“對象扇區”。在第I方法中，根據在對象扇區內最初觀測到的位置信息和最后觀測到的位置信息，將這兩個觀測時刻之差求出為對象扇區中的滯留時間。例如如圖21(a)所示，根據在對象扇區內最初觀測到的位置信息(位置D和觀測時刻12 00)和最后觀測到的位置信息(位置E和觀測時刻12 :05)，能夠將這兩個觀測時刻之差(5分鐘)求出為對象扇區中的滯留時間。在第2方法中，除了在對象扇區內最初觀測到的位置信息和最后觀測到的位置信息以外，還使用在剛要進入到對象扇區緊之前的位置信息和剛從對象扇區出來之后的位置信息。例如如圖21 (b)所示，根據剛要進入到對象扇區緊之前的位置信息(位置C和觀測時刻11 55)和在對象扇區內最初觀測到的位置信息(位置D和觀測時刻12 :00)，求出在假設在CD間進行等速直線移動時的進入到對象扇區的時刻(即，通過邊界上的點P的時刻)(此處假設為11 :58)。同樣地，根據在對象扇區內最后觀測到的位置信息(位置E和觀測時刻12 :05)和剛從對象扇區出來之后的位置信息(位置F和觀測時刻12 :10)，求出在假設在EF間進行等速直線移動時從對象扇區出來的時刻(即，通過邊界上的點Q的時刻)(此處假設為12 :06)。并且，能夠將進入到對象扇區的時刻與從對象扇區出來的時刻之差(8分鐘)求出為對象扇區中的滯留時間。能夠如上所述求出每個用戶的滯留時間，而且，通過對所有用戶的滯留時間進行平均來求出扇區內平均滯留時間，能夠根據每個扇區的扇區內平均滯留時間彼此之間的比率,求出扇區內滯留時間的扇區之間相對比率。根據以上說明的第3實施方式，根據與預先求出的扇區內移動速度的扇區之間相對比率相關的比率，非等間 隔地生成與預定時間間隔的通過點相當的多個虛擬的點，而能夠生成虛擬的位置登記信號。另外，在使用扇區內移動速度的扇區之間相對比率本身作為“與扇區內移動速度的扇區之間相對比率相關的比率”時，存在不受扇區的大小的影響而能夠高精度地進行處理的優點。另一方面，在使用扇區內滯留時間的扇區之間相對比率作為“與扇區內移動速度的扇區之間相對比率相關的比率”時，由于能夠以比扇區內移動速度小的處理負荷來簡單地求出扇區內滯留時間，因此存在實現整體的處理負荷的減少的優點。另外，在第I 第3實施方式中，雖然對使用了位置登記信息的人口分布的推導進行了說明，但是本發明還能夠在使用了位置登記信息以外的位置信息(例如GPS位置信息或PRACH-H)坐標信息等)的人口分布的推導中應用。具體地講，只要是能夠得到包含表示用戶的位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據的環境，則本發明能夠以如下所述的方式應用。例如，在圖15的信息分析裝置600中，信息分析裝置通信控制部601從外部接收包含表示用戶位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據，提取部603從關于各用戶的點數據中，提取測位時刻為對象時刻緊之前的點數據和測位時刻為對象時刻緊之后的點數據，并且，人口分布計算部604通過針對各用戶對對象時刻緊之前的點數據所表示的位置與對象時刻緊之后的點數據所表示的位置之間進行增補，從而估計對象時刻的用戶的位置，根據所估計的各用戶的位置，通過在第I實施方式中敘述的擴展估算處理，能夠計算對象時刻的以預定的計算對象區域為單位的人口分布。如上所述，將關于各用戶的對象時刻緊之前的點數據和緊之后的點數據作為基礎，計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布，從而能夠簡單且快速地收集與宏觀的人口分布有關的精度高的數據。另外，作為預定計算對象區域，不限定于扇區，能夠采用網格、城市街道、市區村鎮等各種區域。此時，人口分布計算部604例如針對各用戶，生成與在連接包含在對象時刻緊之前的點數據中的位置信息所表示的位置與包含在緊之后的點數據中的位置信息所表示的位置的線上、從緊之前的測位時刻起到緊之后的測位時刻為止移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，也可以將與對象時刻對應的點估計為對象時刻的用戶的位置，根據所估計的各用戶的位置，通過在第I實施方式中敘述的擴展估算處理，計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。另外，在生成與預定時間間隔的通過點相當的多個點時，人口分布計算部604也可以根據生成上述多個點的生成區域中的用戶的移動特性(例如該生成區域中的用戶的平均移動速度和平均滯留時間 )，確定在該生成區域內生成的點的間隔。另外，生成區域可以與上述的計算對象區域相同，也可以不同。另外，圖15的信息分析裝置600中的提取部603也可以根據在屬性信息保存部607中保存的每個用戶的屬性信息，限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象來提取緊之前和緊之后的點數據。或者，圖15的信息分析裝置600中的人口分布計算部604也可以根據在屬性信息保存部607中保存的每個用戶的屬性信息，限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象來計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。[第4實施方式]以下的第4、第5實施方式相當于上述的第2實施方式的變形例，分別對與利用對象時刻緊之前 緊之后的位置登記信號的權重來求出人口分布的處理有關的其他實施方式進行說明。如以上所述，在例如移動設備100跨過請求位置登記時的單位區域、即位置登記區域而移動時，在通過移動設備100的電源接通等而進行將移動設備100登記到網絡的歸屬處理時、在通過移動設備100的電源斷開等而進行消除移動設備100的登記狀態的解歸屬處理時，移動設備100按照每個周期性位置登記的一定周期(例如54分鐘)等定時，生成求出向位置登記區域的位置登記的位置登記信號。因此，只要不是移動設備100處于由于電源斷開或位于服務區外等而造成的不可通信狀態，移動設備100至少按照每個上述周期性位置登記的一定周期(以下稱為“周期t”)發送位置登記信號。著眼于該點，在第4、第5實施方式中，對于對象時刻緊之前 緊之后的位置登記信號中的、位置登記時刻(即，位置登記信號的生成時刻)與對象時刻之間的時間差比預先確定的基準值(例如此處為“周期t”)長的位置登記信號，將位置登記時刻與對象時刻之間的時間差視作異常值，使時間差被視作是異常值的位置登記信號(以下稱為“時間差為異常值的位置登記信號”)的權重成為O。另外，作為上述“基準值”，除了采用周期性位置登記的周期(54分鐘)以外，考慮到在通信中產生周期位置登記的情況，還可以采用比周期性位置登記的周期(54分鐘)設定得長的時間，或者，也可以采用統計對象所有用戶的平均位置登記間隔。以下作為一例，說明將基準值設為周期t的例子。
在以下的第4實施方式中，對于位置登記時刻與對象時刻之間的時間差為上述基準值(周期t)以下的位置登記信號(以下，稱為“時間差為正常值的位置登記信號”)，使權重成為1，在第5實施方式中，對于時間差為正常值的位置登記信號，根據周期t與該時間差之差來計算權重(之后詳細說明)。首先，對第4實施方式進行說明。在第4實施方式中，對于圖1的通信系統10的系統結構、以及圖2的通信系統10的功能框結構，與第I實施方式相同，因此省略重復的說明。雖然通過人口分布計算部604執行的處理的流程與在第2實施方式中說明的圖8、圖9的處理的流程相同，但是圖9的步驟S202C中的權重計算處理與第2實施方式不同，因此關于第4實施方式的權重計算處理，以下參照圖22、圖23進行說明。另外，雖然圖22示出了權重計算處理的流程圖的一例，但是權重計算處理的流程不限定于圖22所示的流程。如圖22所示，人口分布計算部604判斷在圖9的步驟S202B中計算的“緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差m”和“緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差n”中的至少一方是否比周期t長(圖22的步驟S301)。此處，如果第I時間差m、第2時間差n都小于等于周期t，則能夠判斷為緊之前 緊之后的位置登記信號都是時間差為正常值的位置登記信號，因此人口分布計算部604與第2實施方式同樣，計算第2時間差n除以第I時間差m與第2時間差n之和而得到的值，作為緊之前的位置登記信號的權重，計算第I時間差m除以第I時間差m與第2時間差n之和而得到的值，作為緊之后的位置登記信號的權重(步驟S302)。另一方面，在步驟S301中在第I時間差m和第2時間差n中的至少一方比周期t長時，使與比周期t長的時間差對應的位置登記信號的權重成為0 (步驟S303)。接著，判斷第I時間差m、第2時間差n是否都比周期t長(步驟S304)，如果第I時間差m、第2時間差n都比周期t長，則結束圖22的處理。此時，通過步驟S303的處理，使緊之前 緊之后的位置登記信號的權重都成為O。另一方面，如果在步驟S304中一方的時間差小于等于周期t，則使與小于等于周期t的時間差對應的位置登記信號(S卩，時間差為正常值的位置登記信號)的權重成為I (步驟 S305A)。通過如上所述的圖22的處理，對緊之前 緊之后的位置登記信號分別設定權重。此處，使用圖23說明具體例。如圖23所示，作為與用戶a有關的位置登記信號，假設了對于對象時刻(14 00)提取了緊之前的位置登記信號(位置登記時刻13 :30，在服務區扇區區域A)和緊之后的位置登記信號(位置登記時刻15 :00，在服務區扇區區域B)的情況。使周期性位置登記的周期t為54分鐘。在該情況中，由于緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差m為30分鐘，緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差n為60分鐘，第2時間差n比周期t (54分鐘)長，因此對于緊之后的位置登記信號的權重成為O。另一方面，由于第I時間差m在周期t (54分鐘)以下，因此對于緊之前的位置登記信號的權重成為I。因此，得到如下所述的計算結果用戶a在對象時刻14:00，在緊之前的位置登記信號涉及的在服務區扇區、即區域A中以I人的權重來存在。通過以上的第4實施方式，對于對 象時刻的緊之前 緊之后的位置登記信號中的、位置登記時刻與對象時刻之間的時間差比周期性位置登記的周期t長的位置登記信號，視作是時間差為異常值的位置登記信號，使權重成為O，因此在將時間差為異常值的位置登記信號除外的基礎上，能夠進行精度更好的權重計算處理。[第5實施方式]雖然第5實施方式也是與第2實施方式中的圖9的步驟S202C (權重計算處理)的其他實施方式，但是在第5實施方式中，對于位置登記時刻與對象時刻之間的時間差在預先設定的基準值(此處與第4實施方式同樣成為“周期t”)以下的位置登記信號(S卩，時間差為正常值的位置登記信號)，根據周期t與上述時間差之差來計算權重。在第5實施方式中，對于圖1的通信系統10的系統結構、以及圖2的通信系統10的功能框結構，與第I實施方式相同，因此省略重復的說明。雖然通過人口分布計算部604執行的處理的流程與在第2實施方式中說明的圖8、圖9的處理的流程相同，但是圖9的步驟S202C中的權重計算處理與第2實施方式不同，因此關于第5實施方式的權重計算處理，以下參照圖23、圖24進行說明。另外，雖然圖24示出了權重計算處理的流程圖的一例，但是權重計算處理的流程不限定于圖24所示的流程。如圖24所示，人口分布計算部604判斷在圖9的步驟S202B中計算的“緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差m”和“緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差n”中的至少一方是否比周期t長(圖24的步驟S301)。此處，如果第I時間差m、第2時間差n都在周期t以下，則能夠判斷為緊之前 緊之后的位置登記信號都是時間差為正常值的位置登記信號，因此人口分布計算部604與第2實施方式同樣，將通過將第2時間差n除以第I時間差m與第2時間差n之和而得到的值計算為緊之前的位置登記信號的權重，將通過將第I時間差m除以第I時間差m與第2時間差n之和而得到的值，計算為緊之后的位置登記信 號的權重(步驟S302)。另一方面，在步驟S301中在第I時間差m和第2時間差n中的至少一方比周期t長時，使與比周期t長的時間差對應的位置登記信號的權重成為0 (步驟S303)。接著，判斷第I時間差m、第2時間差n是否都比周期t長(步驟S304)，如果第I時間差m、第2時間差n都比周期t長，則結束圖24的處理。此時，通過步驟S303的處理，使緊之前 緊之后的位置登記信號的權重都成為O。另一方面，如果在步驟S304中一方的時間差在周期t以下，則對于與周期t以下的時間差對應的位置登記信號(即，時間差為正常值的位置登記信號)的權重，如以下那樣，根據周期t與該時間差之差來計算(步驟S305B)。此處，例如使用以下的式(1)，根據周期t與該時間差之差來計算權重。權重=(周期t_該時間差)/周期t (I)通過如上所述的圖24的處理，對緊之前 緊之后的位置登記信號分別設定權重。此處，使用圖23說明具體例。如圖23所示，作為與用戶a有關的位置登記信號，假設了對于對象時刻(14 00)提取了緊之前的位置登記信號(位置登記時刻13 :30，在服務區扇區區域A)和緊之后的位置登記信號(位置登記時刻15 :00，在服務區扇區區域B)的情況。使周期性位置登記的周期t為54分鐘。在該情況中，由于緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差m為30分鐘，緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差n為60分鐘，第2時間差n比周期t (54分鐘)長，因此關于緊之后的位置登記信號的權重成為O。
另一方面，由于第I時間差m為周期t (54分鐘)以下，因此關于緊之前的位置登記信號的權重，通過上述的式(I)而成為(54-30)/54=24/54。因此，得到如下所述的計算結果用戶a在對象時刻14:00，在緊之前的位置登記信號涉及的在服務區扇區、即區域A中以“ 24/54 ”人的權重來存在。此處，使用圖23的例子，說明如上所述計算權重的觀點。例如如圖23所示，對象時刻的緊之后的位置登記信號被視作是時間差為異常值的位置登記信號，當假設僅根據緊之前的區域A中的位置登記信號來計算權重的情況時，本來應該在該區域A中的位置登記信號的生成時間(13 :30)的54分鐘之后生成周期性位置登記的位置登記信號。但是，當在54分鐘之后沒有生成周期性位置登記的位置登記信號時，能夠在54分鐘之后的時刻(14 24)認為移動設備的電源斷開或位于服務區外。此時，移動設備的電源斷開或位于服務區外的時刻是從上述區域A中的位置登記信號的生成時(13 30)到54分鐘之間的時間段(即，13 30 14 24)中的任意一個時刻。此處，當移動設備的電源斷開或位于服務區外的事件發生的概率在時間序列上是一樣時，例如，在上述時間段(13 30 14 24)的中途、即對象時刻14 00中，以“對象時刻與區域A中的位置登記信號的生成時刻之間的時間差(30分鐘)/54分鐘”的概率發生移動設備的電源斷開或位于服務區外的事件，另一方面，移動設備以“(54-30)/54=24/54”的概率存在于區域A。因此，根據如上所述的觀點，在上述的例子中，在對象時刻14:00，用戶a在區域A中以“24/54”人的權重來存在。換言之，在對象時刻14 :00，關于用戶a，“30/54”人被視為“移動設備的電源斷開或位于服務區外”。
通過以上的第5實施方式，在將位置登記時刻與對象時刻之間的時間差比周期性位置登記的周期t長的位置登記信號(S卩，時間差為異常值的位置登記信號)除外的基礎上，能夠進行更高精度的權重計算處理。而且，關于時間差為正常值的位置登記信號，通過根據周期t (54分鐘)與“對象時刻 信號生成時刻的時間差”之差來計算權重，從而能夠更高精度地求出時間差為正常值的位置登記信號的權重。[第6實施方式]以下的第6實施方式相當于上述的第2實施方式的變形例，對如下所述的處理進行了說明對根據位置登記信號中的、除去由于跨越LA引起的位置登記信號之前的位置登記信號求出的權重和根據除去了由于跨越LA引起的位置登記信號之后的位置登記信號求出的權重進行比例分割，根據比例分割后的權重求出人口分布。也就是說，在面對LA邊界的扇區中，與不面對LA邊界的扇區相比，由于生成由于跨越LA引起的位置登記信號的概率相對地高，因此應抑制由如上所述的扇區之間的不均衡引起的人口分布計算的精度降低，如上所述對根據除去由于跨越LA引起的位置登記信號之前的位置登記信號求出的權重和根據除去了由于跨越LA引起的位置登記信號之后的位置登記信號求出的權重進行比例分割。在第6實施方式中，對于圖1的通信系統10的系統結構、以及圖2的通信系統10的功能框結構，與第I實施方式相同，因此省略重復的說明。雖然通過人口分布計算部604執行的處理的流程與在第2實施方式中說明的圖8的處理的流程相同，但是圖9的步驟S202的權重計算處理和步驟S203的權重統計處理與第2實施方式不同，因此關于這些處理，以下參照圖25、圖26進行說明。提取部603在從對象時刻輸入部606接受了對象時刻信息之后，如圖25所示，對各用戶，從除去由于跨越LA引起的位置登記信號之前的位置登記信號中，提取對象時刻緊之前的位置登記信號(以下稱為“緊之前的除去前位置登記信號”)和緊之后的位置登記信號(以下稱為“緊之后的除去前位置登記信號”)，并且從除去了由于跨越LA引起的位置登記信號之后的位置登記信號中，提取對象時刻緊之前的位置登記信號(以下稱為“緊之前的除去后位置登記信號”)和緊之后的位置登記信號(以下稱為“緊之后的除去后位置登記信號”)(圖25的步驟S401)。另外，在位置登記信號中，包含有與生成該信號的要因(由跨越LA、移動設備100的電源接通等引起的歸屬處理的執行，由移動設備100的電源斷開等引起的解歸屬處理的執行，周期性位置登記等)對應的信息(例如識別標志)，提取部603例如針對某個位置登記信號是否為由跨越LA而引起的位置登記信號，通過包含在該位置登記信號中的識別標志來判別，從而能夠除去由跨越LA而引起的位置登記信號。將針對所提取的各用戶的4個位置登記信號交付給人口分布計算部604，人口分布計算部604對于各用戶，計算緊之前的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差m、緊之后的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差n、緊之前的除去后位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第3時間差q以及緊之后的除去后位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第4時間差r (步驟
5402)。對于各用戶，按照與第2實施方式同樣的步驟，根據上述的第I 第4時間差，計算緊之前的除去前位置登記信號的`權重wl、緊之后的除去前位置登記信號的權重《2、緊之前的除去后位置登記信號的權重《3以及緊之后的除去后位置登記信號的權重w4 (步驟
5403)。例如，能夠通過以下的式(2) (5)來計算各權重wl w4。緊之前的除去前位置登記信號的權重wl=n/ (m+n) (2)緊之后的除去前位置登記信號的權重w2=m/ (m+n) (3)緊之前的除去后位置登記信號的權重w3=r/ (q+r) (4)緊之后的除去后位置登記信號的權重w4=q/ (q+r) (5)并且，人口分布計算部604根據預先確定的比例分割參數P，對于各用戶，對緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重、與緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重進行比例分割(步驟S404)。關于此處的比例分割參數p和比例分割，之后使用圖26進行說明。而且，人口分布計算部604按照每個扇區ID統計對于統計對象所有用戶的、比例分割后的緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重以及比例分割后的緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重(步驟S405)。以下，使用圖26說明具體例。如在圖26中例示，在作為對象時刻14 00的前后的位置登記信號，存在由在區域A中在13 :20生成的周期位置登記引起的位置登記信號、在區域B中在13 30生成的由跨越LA而引起的位置登記信號以及由在區域C中在14 30生成的周期位置登記引起的位置登記信號的情況中，緊之前的除去前位置登記信號為在區域A中在13 20生成的位置登記信號，緊之前的除去后位置登記信號為在區域B中在13 30生成的位置登記信號。另一方面，緊之后的除去前位置登記信號、緊之后的除去后位置登記信號都為在區域C中在14 30生成的位置登記信號。此時，由于上述的第I時間差m=30分鐘、第2時間差n=30分鐘、第3時間差q=40分鐘、第4時間差r=30分鐘，因此各權重wl w4如以下所示計算。緊之前的除去前位置登記信號的權重wl=30/ (30+30)=1/2緊之后的除去前位置登記信號的權重w2=30/ (30+30)=1/2緊之前的除去后位置登記信號的權重w3=30/ (40+30)=3/7緊之后的除去后位置登記信號的權重w4=40/ (40+30) =4/7此處，當將根據除去由跨越LA而引起的位置登記信號之前的位置登記信號求出的權重(緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重)《1、《2的集合設為X，將根據除去了由跨越LA而引起的位置登記信號之后的位置登記信號求出的權重(緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重)《3、《4的集合設為y時，為了求出用戶a的對象時刻14 :00的位置，通過將上述x、y和比例分割參數P (0〈p〈l)應用到以下的式(6)，從而對上述X和y進行比例分割。px+ (1-p) y (6)比例分割參數p是用于通過對緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重與緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重進行比例分割來優化人口分布計算的參數，該值是例如根據用戶的移動速度、和LA邊界中的由跨越LA而引起的位置登記與周期性位置登記的產生比率等預先確定的。例如,在比例分割參數p=0. 5時,如圖26的最下段所示,每0. 5對wl、w2的集合x和權重《3、w4的集合y進 行比例分割。在比例分割之后，在區域B中生成的緊之前的除去前位置登記信號的權重成為1/4，在區域C中生成的緊之后的除去前位置登記信號的權重成為1/4，在區域A中生成的緊之前的除去后位置登記信號的權重成為3/14，在區域C中生成的緊之后的除去后位置登記信號的權重成為2/7。并且，按照每個扇區ID統計上述比例分割之后的各權重。在上述的例子中，作為與用戶a的對象時刻14 :00的位置有關的權重，對于區域A求出為3/14，對于區域B求出為1/4，對于區域C求出為15/28 (即，1/4與2/7的和)。如以上的第6實施方式所示，通過對根據除去由跨越LA而引起的位置登記信號之前的位置登記信號求出的權重和根據除去了由跨越LA而引起的位置登記信號之后的位置登記信號求出的權重進行比例分割，從而能夠抑制生成由跨越LA而引起的位置登記信號的概率在扇區之間(例如面對LA邊界的扇區與不面對的扇區之間)不同這一的由扇區之間的不均衡引起的人口分布計算的精度降低。另外，上述的第4或第5實施方式的權重計算處理能夠應用在上述第6實施方式中。即，對于圖25的步驟S403的權重計算處理，能夠應用第4或第5實施方式的權重計算處理。此時，在將位置登記時刻與對象時刻之間的時間差比周期性位置登記的周期t長的位置登記信號(即，時間差為異常值的位置登記信號)除外的基礎上，能夠執行適當的權重計算處理，并且能夠抑制由如上所述的扇區之間的不均衡引起的人口分布計算的精度降低。(關于區域轉換處理)
另外，通過上述的第I 第6實施方式，雖然能夠得到對象時刻的以扇區為單位的人口分布，但是也可以如下所述將作為統計單位的以扇區為單位的人口分布轉換為與統計單位不同的每個輸出單位(此處作為一例為網格)的估算值。關于以下的轉換處理，雖然可以通過人口分布計算部604來執行,但也可以通過輸出部605來執行,但是在以下,對通過輸出部605來執行的例子進行敘述。在以下，按照順序說明(I)存在利用單一頻帶的室外站的通信區域的環境中的處理，(2)利用室內站的通信區域和電波到達范圍不同的頻帶的多個室外站的通信區域中的兩個以上在地理上重復存在的環境中的處理。首先，對(I)存在利用單一頻帶的室外站的通信區域的環境中的處理進行說明。輸出部605將根據預先存儲的區域邊界信息再現的區域圖(參照圖27 (a))與根據預定的分區規則再現的二維的網格合成(參照圖27 (b))，得到如圖27 (c)所示的合成圖。接著，輸出部605在上述合成圖中利用網格邊界來分割各區域。例如，如圖28所示，圖27 (a)的區域A通過網格邊界而被分割為4個分割區域A-l、A-2、A-3、A-4。并且，輸出部605計算各分割區域的面積，計算各分割區域的面積比。例如如圖28所示，當作為分割區域A-l、A-2、A-3、A-4的面積，分別計算為10m2、50m2、100m2、40m2時，作為分割區域A_l、A_2、A_3、A_4的面積比(例如百分率)，計算為5%、25%、50%、20%。另外，輸出部605計算各分割區域的面積比不是必須的。例如，也可以構成為預先求出各分割區域的面積比，輸出部605構成為將各分割區域的面積比的信息形成為信息分析裝置600內的未圖示的表或能夠從外部參照。接著，輸出部605計算各分割區域的人口。例如當圖27 (a)的區域A的人口為800人時，如圖27所示，作為分割區域A-2的人口，計算為200人(S卩，800人X 25%)。同樣地，當區域B、C的人口分別為500人、750人時，作為區域B中的面積比80%的分割區域B-1的人口，計算為400人(S 卩，500人X 80%)，作為區域C中的面積比80%的分割區域C-4的人口，計算為600人(即，750人X 80%)o而且，輸出部605通過計算包含在一個網格中的多個分割區域的人口的總和，從而計算該網格的人口。在圖29的例子中，計算包含在一個網格中的分割區域A-2、B-l、C-4的人口的總和1200人(S卩，200人+400人+600人)，將該1200人作為該網格的人口。如上所述，在存在利用單一頻帶的室外站的通信區域的環境中，能夠將每個統計單位的人口轉換為每個輸出單位的人口。接著，對(2)利用室內站的通信區域和電波到達范圍不同的頻帶的多個室外站的通信區域中的兩個以上在地理上重復存在的環境中的處理進行說明。如圖30所示，在利用室內站的通信區域和電波到達范圍不同的頻帶(室外2GHz/l. 7GHz和室外800MHz)的多個室外站的通信區域在地理上重復存在的環境中，輸出部605對于各個通信區域，進行上述
(I)存在利用單一頻帶的室外站的通信區域的環境中的處理，從而求出與各個通信區域有關的每個輸出單位(網格)的人口，最后通過按照每個輸出單位將與各通信區域有關的人口合計，從而得到每個輸出單位的人口。在圖30的例子中，輸出部605首先對于利用室外2GHz/l. 7GHz的室外站的通信區域、利用室外800MHz的室外站的通信區域、室內站的通信區域，分別進行上述(I)存在利用單一頻帶的室外站的通信區域的環境中的處理。例如，在利用室外2GHz/1.7GHz的室外站的通信區域中，當輸出單位Q與區域A重疊的分割區域相對于區域A全體的面積比為40%時，通過對區域A的估算人口 100人上乘上面積比0. 4，從而能夠得到輸出單位Q與區域A重疊的分割區域的估算人口 40人。同樣地，能夠得到對于輸出單位Q與區域B重疊的分割區域的估算人口 3人(區域B的估算人口 30人X面積比0.1 )、以及輸出單位Q與區域C重疊的分割區域的估算人口 5人(區域C的估算人口 100人X面積比0.05)。對于利用室外800MHz的室外站的通信區域也同樣，能夠得到輸出單位Q與區域D重疊的分割區域的估算人口 3人(區域D的估算人口 10人X面積比0.3)、以及輸出單位Q與區域F重疊的分割區域的估算人口 9人(區域F的估算人口 30人X面積比0. 3)。另一方面，對于室內站，作為各個室內站的電波到達范圍的區域非常小，在圖30的例子中，由于一個室內站的區域L的全體與輸出單位Q重疊，因此能夠認為是100%的面積比。因此，通過對區域L的估算人口10人乘以面積比1. 0，從而得到輸出單位Q與區域L重疊的區域(該例子中為區域L全體)的估算人口 10人。最后，輸出部605通過對如上所述得到的、輸出單位Q與各區域重疊的區域的估算人口進行合計，從而得到輸出單位Q的估算人口 70人。如上所述，能夠從每個統計單位的人口向輸出單位Q的估算人口轉換。雖然圖30示出向一個輸出單位Q的估算人口的轉換，但是關于其他輸出單位也執行相同的處理，從而能夠進行向作為對象的所有輸出單位的估算人口的轉換。由此，在利用室內站的通信區域和電波到達范圍不同的頻帶的多個室外站的通信區域中的兩個以上在地理上重復存在的環境中，能夠將每個統計單位的人口轉換為每個輸出單位的人口。另外，上述的區域轉換處理不僅可以在將以扇區為單位的人口轉換為與扇區單位不同的單位(例如網格單位)的人口時執行，也可以在第I實施方式中敘述的擴展估算處理(將終端數量轉換為人口的處理)之前執行。也就是說，通過上述的區域轉換處理將以扇區為單位的終端數量轉換為與扇區單位不同的單位(例如網格單位)的終端數量，之后，也可以通過擴展估算處理將轉換后的單位(例如網格單位)的終端數量轉換為人口，從而求出轉換后的單位(例如網格 單位)的人口分布。在第I 第6實施方式中的人口分布計算中，能夠按照每個用戶屬性、每個時間段、每個場所來設定人口分布計算的條件和區分。例如，通過將在人口分布計算中使用的位置數據(例如位置登記信號)，收窄到具有特定屬性的用戶的位置數據(例如位置登記信號)，從而能夠按照每個用戶屬性來設定人口分布計算的條件。另外，通過將對象時刻收窄到特定時間段的范圍內，從而能夠設定時間段的條件。此時，對象時刻也可以設定為基于預定周期的多個日(例如平日(星期一 星期五))中的特定時刻。而且，通過上述的區域轉換處理，將以扇區為單位的人口(或終端數量)轉換為與扇區單位不同的單位(例如網格單位)的人口(或終端數量)，從而能夠自由地設定人口分布計算中的區域區分。[第7實施方式]圖13是第7實施方式的通信系統IOa的系統結構圖。如圖13所示，該通信系統IOa是在應用到作為新通信方式的LTE (Long Term Evolution)中時的系統結構,構成為包括移動設備100、eNB (Evolution Node B) 250、交換機400以及管理中心500。另外，該管理中心500由社會傳感單元501、數據挖掘單元502、移動人口統計單元503以及可視化解決方案單元504構成。另外，eNB250包含BTS200和RNC300雙方的功能。該第7實施方式提供在LTE中應用時的系統結構，其具體的處理內容與上述的第I 第6實施方式相同，因此省略其詳細說明。另外，在第I 第6實施方式中，雖然其協議為 RANAP (Radio Access Network Application Part),但是在第 7 實施方式中，使用在LTE中使用的SlAP (SlApplicationprotocol),關于初始UE消息,在SlAP中也使用相同信號。另外，在第I 第7實施方式中，雖然將第三代便攜電話(3G)系統作為前提來進行了說明，但是也能夠在 GSM (Global System for Mobile Communications)中應用。標號說明10、IOa...通信系統，100...移動設備，200—BTS, 250... eNB, 300... RNC, 302... RNC
通信控制部，303…位置登記信號接收部，304…信號數量計測部，400…交換機，401…交換機通信控制部，402…轉換部，403 …存儲部，404…位置登記信號處理部，500…管理中心，501…社會傳感單元，502…數據挖掘單元，503…移動人口統計單元，504…可視化解決方案單元，600…信息分析裝置，601…信息分析裝置通信控制部，602…保存部，603…提取部，604…人口分布計算部,605…輸出部,606…對象時刻輸入部,607…屬性信息保存部。
權利要求
1.一種信息分析裝置，其特征在于，具有 接收部，其從外部接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號； 提取部，其從關于各用戶的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號；以及 人口分布計算部，其根據與包含在關于各用戶的對象時刻緊之前的位置登記信號中的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置、與包含在對象時刻緊之后的位置登記信號中的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置以及對象時刻，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
2.根據權利要求1所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部針對各用戶，計算緊之前的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差以及緊之后的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差， 所述人口分布計算部針對各用戶，根據第I時間差和第2時間差，計算緊之前的位置登記信號的權重和緊之后的位置登記信號的權重， 所述人口分布計算部按照每個扇區對關于統計對象所有用戶的緊之前的位置登記信號的權重和緊之后的位置登記信號的權重進行統計， 從而計算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
3.根據權利要求2所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部計算通過將第2時間差除以第I時間差與第2時間差之和而得到的值，作為緊之前的位置登記信號的權重， 所述人口分布計算部計算通過將第I時間差除以第I時間差與第2時間差之和而得到的值，作為緊之后的位置登記信號的權重。
4.根據權利要求2所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部在所述第I時間差和所述第2時間差中的至少一方比預先確定的基準值長時，使與比該基準值長的時間差對應的位置登記信號的權重成為O。
5.根據權利要求4所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部在僅所述第I時間差和所述第2時間差中的一方比所述基準值長時，使與所述基準值以下的時間差對應的位置登記信號的權重成為I。
6.根據權利要求4所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部在僅所述第I時間差和所述第2時間差中的一方比所述基準值長時，計算通過將所述基準值與該基準值以下的時間差之差除以該基準值而得到的值，作為與該基準值以下的時間差對應的位置登記信號的權重。
7.根據權利要求1所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述提取部從關于各用戶的位置登記信號中的、除去由于終端跨越了位置登記區域而生成的位置登記信號之前的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號、即緊之前的除去前位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號、即緊之后的除去前位置登記信號，并且從關于各用戶的位置登記信號中的、除去由于終端跨越了位置登記區域而生成的位置登記信號之后的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號、即緊之前的除去后位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號、即緊之后的除去后位置登記信號， 所述人口分布計算部針對各用戶，計算緊之前的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第I時間差、緊之后的除去前位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第2時間差、緊之前的除去后位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第3時間差、以及緊之后的除去后位置登記信號的位置登記時刻與對象時刻之間的第4時間差， 并且所述人口分布計算部針對各用戶，根據第I時間差和第2時間差，算出緊之前的除去前位置登記信號的權重和緊之后的除去前位置登記信號的權重，并且根據第3時間差和第4時間差，算出緊之前的除去后位置登記信號的權重和緊之后的除去后位置登記信號的權重， 并且所述人口分布計算部根據預先確定的比例分割參數，針對各用戶，對緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重與緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重進行比例分割， 并且所述人口分布計算部按照每個扇區，對關于統計對象所有用戶的、比例分割后的緊之前和緊之后的除去前位置登記信號的權重以及比例分割后的緊之前和緊之后的除去后位置登記信號的權重進行統計。
8.根據權利要求1所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時刻為止進行了等速移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，對于包含所生成的點的扇區生成虛擬的位置登記信號， 并且所述人口分布計算部從關于統計對象所有用戶的虛擬的位置登記信號中提取對象時刻的位置登記信號， 并且所述人口分布計算部通過按照每個扇區統計所提取的對象時刻的位置登記信號數量，從而算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
9.根據權利要求1所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時刻為止進行了等速移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點， 并且所述人口分布計算部對于包含與對象時刻對應的點的扇區生成虛擬的位置登記信號， 并且所述人口分布計算部按照每個扇區統計所生成的對象時刻的位置登記信號數量，從而算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
10.根據權利要求1所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部根據與邊界能夠與扇區邊界對應起來的區域中的區域內移動速度的區域間相對比率有關的比率，針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時刻為止進行了移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，對于包含所生成的點的扇區生成虛擬的位置登記信號， 并且所述人口分布計算部從關于統計對象所有用戶的虛擬的位置登記信號中提取對象時刻的位置登記信號， 并且所述人口分布計算部按照每個扇區統計所提取的對象時刻的位置登記信號數量，從而算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
11.根據權利要求1所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部根據與邊界能夠與扇區邊界對應起來的區域中的區域內移動速度的區域間相對比率有關的比率，針對各用戶，在連接對應于在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的扇區ID的位置與對應于在緊之后的位置登記信號中包含的扇區ID的位置的線上，生成與從緊之前的位置登記時刻到緊之后的位置登記時刻為止進行了移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點， 并且所述人口分布計算部對于包含與對象時刻對應的點的扇區生成虛擬的位置登記信號， 并且所述人口分布計算部按照每個扇區統計所生成的對象時刻的位置登記信號數量，從而算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
12.根據權利要求1 11中的任意一項所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部， 所述提取部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象來進行緊之前和緊之后的位置登記信號的提取。
13.根據權利要求1 11中的任意一項所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部， 所述人口分布計算部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象進行對象時刻的以扇區為單位的人口分布的計算。
14.一種信息分析裝置，其特征在于，具有 接收部，其從外部接收包含表示用戶位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據； 提取部，其從關于各用戶的點數據中，提取測位時刻為對象時刻的緊之前的點數據和測位時刻為對象時刻的緊之后的點數據；以及 人口分布計算部，其針對各用戶，通過對對象時刻緊之前的點數據所表示的位置與對象時刻緊之后的點數據所表示的位置之間進行增補，從而估計對象時刻的用戶的位置，根據所估計的各用戶的位置算出對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。
15.根據權利要求14所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部針對各用戶，在連接在對象時刻緊之前的點數據中包含的位置信息所表示的位置與在緊之后的點數據中包含的位置信息所表示的位置的線上，生成與從緊之前的測位時刻到緊之后的測位時刻為止進行了移動時的預定時間間隔的通過點相當的多個點，將與對象時刻對應的點估計為對象時刻的用戶位置，根據所估計的各用戶的位置計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。
16.根據權利要求15所述的信息分析裝置，其特征在于，所述人口分布計算部在生成與所述預定時間間隔的通過點相當的多個點時，根據想要生成所述多個點的生成區域中的用戶的移動特性，確定在該生成區域內生成的點的間隔。
17.根據權利要求16所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述生成區域中的用戶的移動特性為該生成區域中的用戶的平均移動速度。
18.根據權利要求16所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述生成區域中的用戶的移動特性為該生成區域中的用戶的平均滯留時間。
19.根據權利要求14 18中的任意一項所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部， 所述提取部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象來提取緊之前和緊之后的點數據。
20.根據權利要求14 18中的任意一項所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述信息分析裝置還具有保存了每個用戶的屬性信息的屬性信息保存部， 所述人口分布計算部根據屬性信息限定作為對象的用戶，將該限定的用戶作為對象計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。
21.根據權利要求1 20中的任意一項所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述人口分布計算部進一步以用于將用戶的終端數量轉換為人口的擴展系數作為基礎，計算所述人口分布。
22.根據權利要求1 21中的任意一項所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述信息分析裝置還具有用于輸入對象時刻的對象時刻輸入部。
23.根據權利要求1 22中的任意一項所述的信息分析裝置，其特征在于， 所述信息分析裝置還具有輸出所計算的所述人口分布信息的輸出部。
24.一種由信息分析裝置執行的信息分析方法，該信息分析方法的特征在于，包括 接收步驟從外部接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號； 提取步驟從關于各用戶的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號、和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號；以及 人口分布計算步驟根據關于各用戶的、與在對象時刻緊之前的位置登記信號中包含的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置、與在對象時刻緊之后的位置登記信號中包含的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置以及對象時刻，計算對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
25.一種由信息分析裝置執行的信息分析方法，該信息分析方法的特征在于，包括 接收步驟從外部接收包含表示用戶位置的位置信息、得到該位置信息的測位時刻信息以及用戶ID的點數據； 提取步驟從關于各用戶的點數據中，提取測位時刻為對象時刻緊之前的點數據、和測位時刻為對象時刻緊之后的點數據；以及 人口分布計算步驟針對各用戶，通過對對象時刻緊之前的點數據所表示的位置與對象時刻緊之后的點數據所表示的位置之間進行增補，從而估計對象時刻的用戶位置，根據所估計的各用戶的位置計算對象時刻的以預定計算對象區域為單位的人口分布。
全文摘要
一種信息分析裝置，其具有接收部，其從外部接收包含進行了位置登記的扇區ID、位置登記時刻信息以及用戶ID的位置登記信號；提取部，其從關于各用戶的位置登記信號中，提取位置登記時刻為對象時刻緊之前的位置登記信號和位置登記時刻為對象時刻緊之后的位置登記信號；以及人口分布計算部，其根據關于各用戶的與包含在對象時刻緊之前的位置登記信號中的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置、與包含在對象時刻緊之后的位置登記信號中的位置登記時刻信息和扇區ID對應的位置以及對象時刻，算出對象時刻的以扇區為單位的人口分布。
文檔編號H04W64/00GK103039116SQ20118003694
公開日2013年4月10日 申請日期2011年7月29日 優先權日2010年7月29日
發明者小田原亨, 大藪勇輝, 永田智大, 岡島一郎, 寺田雅之 申請人:株式會社Ntt都科摩